生信小課堂
影響因子:8.44
關(guān)于非腫瘤生信闷袒,我們也解讀過很多,主要有以下類型
1 單個(gè)疾病WGCNA+PPI分析篩選hub基因岩梳。
2 單個(gè)疾病結(jié)合免疫浸潤囊骤,熱點(diǎn)基因集,機(jī)器學(xué)習(xí)算法等冀值。
3 兩種相關(guān)疾病聯(lián)合分析也物,包括非腫瘤結(jié)合非腫瘤,非腫瘤結(jié)合腫瘤或者非腫瘤結(jié)合泛癌分析
4 基于分型的非腫瘤生信分析
5 單細(xì)胞結(jié)合普通轉(zhuǎn)錄組生信分析
目前非腫瘤生信發(fā)文的門檻較低列疗,歡迎有需要的朋友患者
研究概述:
糖尿病性心肌病(DCM)是糖尿病常見的心血管并發(fā)癥之一滑蚯,也是糖尿病患者死亡的主要原因之一。線粒體代謝和免疫炎癥是DCM發(fā)病的關(guān)鍵抵栈,但它們?cè)贒CM中的相互作用仍懸而未決告材。
本研究利用生物信息學(xué)方法探討了線粒體代謝和免疫微環(huán)境在DCM中的獨(dú)立作用及相互作用,首先從GEO的3個(gè)DCM相關(guān)微陣列數(shù)據(jù)集中獲得了DEGs古劲,發(fā)現(xiàn)DEGs富集于線粒體代謝斥赋、免疫炎癥和膠原合成相關(guān)通路,為驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)建立了DCM大鼠模型绢慢,全文旨在分析線粒體代謝和免疫失調(diào)在DCM發(fā)生發(fā)展中的調(diào)控作用灿渴,并探索相關(guān)靶點(diǎn)洛波。結(jié)果可能有助于更好地理解DCM中的線粒體代謝胰舆、免疫及其相互作用。
流程圖:
研究結(jié)果:
一蹬挤、DCM中的DEGs和功能富集分析
1. 將差異分析可視化為火山圖和熱圖(圖2a-f)缚窿,與正常樣本相比,DCM樣本中:
GSE4745數(shù)據(jù)集中有293個(gè)DEGs焰扳,上調(diào)基因有149個(gè)倦零,下調(diào)基因有144個(gè);
GSE5606數(shù)據(jù)集中有544個(gè)DEGs,上調(diào)基因269個(gè)吨悍,下調(diào)基因275個(gè);
GSE6880數(shù)據(jù)集中有463個(gè)DEGs扫茅,其中上調(diào)基因262個(gè),下調(diào)基因201個(gè)育瓜。
2. GSEA顯示葫隙,三個(gè)數(shù)據(jù)集中的DEGs主要參與脂質(zhì)和脂肪酸代謝及免疫相關(guān)通路,包括脂質(zhì)代謝躏仇、PPARα對(duì)脂質(zhì)代謝的調(diào)控恋脚、脂肪酸代謝腺办、不飽和脂肪酸的生物合成、抗原加工和呈遞糟描、MHC II類抗原呈遞怀喉、內(nèi)源性配體對(duì)TLR的調(diào)控、補(bǔ)體激活(圖2g-n)船响。
此外躬拢,膠原合成、膠原原纖維組裝和氧化應(yīng)激相關(guān)途徑也被富集灿意。
3. DEGs富集的GO通路分為生物過程(Biological Process, BP)估灿、細(xì)胞成分(Cellular Component, CC)和分子功能(Molecular Function, MF),主要包括線粒體功能及成分缤剧、能量代謝馅袁、炎癥免疫、缺氧及氧化還原反應(yīng)荒辕、膠原合成汗销、胰島素敏感性等(圖3a-f)。
4. DEGs富集的KEGG通路以線粒體代謝與功能抵窒、缺氧與氧化還原反應(yīng)弛针、物質(zhì)生成、免疫等通路為主(圖3g-l)李皇。
二削茁、DCM 中的線粒體相關(guān)DEGs
1. 在MitoCarta3.0數(shù)據(jù)庫中檢索線粒體相關(guān)基因,在3個(gè)數(shù)據(jù)集中選取與DEGs重疊的基因作為MitoDEGs(MitoCarta3.0數(shù)據(jù)庫收錄了1136個(gè)人類和1140個(gè)小鼠的蛋白編碼基因掉房,這些基因均定位在線粒體定位上)茧跋。GSE4745數(shù)據(jù)集有32個(gè) (15個(gè)上調(diào),17個(gè)下調(diào))卓囚, GSE5606數(shù)據(jù)集有34個(gè) (18個(gè)上調(diào)瘾杭,16個(gè)下調(diào)), GSE6880數(shù)據(jù)集有25個(gè) (14個(gè)上調(diào)哪亿,11個(gè)下調(diào))(圖4c-e)粥烁。
2. 將每個(gè)數(shù)據(jù)集的MitoDEGs進(jìn)行組合,得到67個(gè)重疊的MitoDEGs蝇棉,與正常樣本相比讨阻,DCM樣本中表達(dá)上調(diào)的基因有35個(gè),表達(dá)下調(diào)的基因有32個(gè)篡殷。
三钝吮、PPI網(wǎng)絡(luò)分析和樞紐線粒體相關(guān)DEGs識(shí)別
1. 使用STRING數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析67個(gè)MitoDEGs的PPI,并與Cytoscape進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化(圖4f)。一個(gè)由9個(gè)節(jié)點(diǎn)和17個(gè)邊組成的模塊被鑒定為顯著性模塊(圖4g)搀绣,基因參與的模塊有:Acsl6飞袋、Acadsb、Decr1链患、Ivd巧鸭、Oxct1、Gpam麻捻、Pdk4纲仍、Hmgcs2、Acot2贸毕。
2. 利用插件CytoHubba的MCC算法郑叠,從PPI網(wǎng)絡(luò)中鑒定出10個(gè)候選樞紐基因,包括Cpt1a明棍、Hsd17b4乡革、Hmgcs2、Acadsb摊腋、Decr1沸版、Acot2、Gpam兴蒸、Oxct1视粮、Acsl6和Ivd(圖4h)。
3. 結(jié)合上述結(jié)果橙凳,最終獲得Acadsb蕾殴、Hmgcs2、Hsd17b4岛啸、Gpam钓觉、Acot2、Ivd值戳、Decr1议谷、Cpt1a炉爆、Acsl6堕虹、Oxct1、Pdk4等11個(gè)候選樞紐基因芬首。
四赴捞、Hub MitoDEGs與DCM/HF的關(guān)系及hub MitoDEGs -TFs- miRNAs調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
1. Cpt1a、Gpam郁稍、Hmgcs2和Acadsb與DCM的相關(guān)性最高赦政,而Cpt1a、Pdk4、Gpam和Hmgcs2與HF的相關(guān)性最高(圖5a恢着,b)桐愉。
2. c圖是 TF-hub MitoDEGs調(diào)控網(wǎng)絡(luò):紅色方格為hub MitoDEGs,黃色圓點(diǎn)為19個(gè)轉(zhuǎn)錄因子掰派。對(duì)樞紐MitoDEGs的miRNA進(jìn)行預(yù)測(cè)从诲,生成一個(gè)包含299個(gè)節(jié)點(diǎn)和569條邊的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)(圖5d):紅色方格代表hub MitoDEGs,紫色圓點(diǎn)代表miRNA靡羡。
3. 有三種miRNAs系洛,包括①與Ivd、Acsl6略步、Acot2和Hmgcs2相互作用的miR-298-5p;
②與Oxct1描扯、Ivd、Cpt1a和Acsl6相互作用的miR-30c-1-3p;
③與Oxct1趟薄、Cpt1a绽诚、Acsl6和Hmgcs2相互作用的miR344b-5p。但還需要進(jìn)一步的驗(yàn)證杭煎。
五憔购、DCM中的免疫細(xì)胞浸潤
1. 使用ImmuCellAI算法分析得出DCM組與CON組9種免疫細(xì)胞心肌浸潤情況差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。DCM組中B細(xì)胞岔帽、邊緣區(qū)B和記憶B的含量更高玫鸟,而CON組中顆粒細(xì)胞、樹突狀細(xì)胞犀勒、MoDC屎飘、cDC1、pDC和cDC2的含量更高(圖6a-c)贾费。
2. 進(jìn)一步分析DCM中浸潤的免疫細(xì)胞钦购,發(fā)現(xiàn)細(xì)胞間存在多重相關(guān)性(圖6d)。相關(guān)程度用分?jǐn)?shù)表示褂萧。CD4 T細(xì)胞與幼稚CD4 T細(xì)胞的協(xié)同作用最強(qiáng)(0.99)押桃,其次是CD4 T細(xì)胞與T輔助細(xì)胞(0.98),CD8 T cm與CD8 T ex (0.98)导犹, 幼稚CD4 T與T輔助細(xì)胞(0.97)唱凯。
相比之下,幼稚 CD8 T與B細(xì)胞之間的競(jìng)爭效應(yīng)最強(qiáng)(-0.72)谎痢,其次是pDC和Marginal Zone B (-0.69)磕昼,Naive CD8 T與Memory B(-0.69)。
六节猿、MitoDEGs/hub MitoDEGs與免疫細(xì)胞的關(guān)系
1. 圖7a, b顯示MitoDEGs有35個(gè)上調(diào)票从,32個(gè)下調(diào)。
2. 圖7c顯示在11個(gè)樞紐MitoDEGs中:
Pdk4與邊緣區(qū)B呈正相關(guān),而與cDC2, MoDC和pDC呈負(fù)相關(guān)峰鄙。
Oxct1與pDC和CD8 Tem呈正相關(guān),Ivd與CD8 Tem呈正相關(guān)吟榴,
Hsd17b4與邊緣區(qū)B发框、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān),與cDC2煤墙、MoDC梅惯、pDC呈負(fù)相關(guān);
Hmgcs2與邊緣區(qū)B、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān)仿野,與粒細(xì)胞铣减、cDC2呈負(fù)相關(guān);
Gpam與樹突狀細(xì)胞、粒細(xì)胞脚作、cDC1和MoDC呈負(fù)相關(guān);
Decr1與邊緣區(qū)B葫哗、M2巨噬細(xì)胞呈正相關(guān),與粒細(xì)胞球涛、cDC2劣针、pDC呈負(fù)相關(guān);
Cpt1a與樹突狀細(xì)胞、cDC1亿扁、MoDC和pDC呈負(fù)相關(guān);
Acsl6與pDC捺典、嗜酸性粒細(xì)胞和CD8 T em呈正相關(guān);
Acot2與樹突狀細(xì)胞和cDC1呈負(fù)相關(guān)。
七从祝、DCM大鼠的一般生物學(xué)和超聲心動(dòng)圖特征
1. 造模過程中襟己,DCM組高脂飲食喂養(yǎng)的大鼠體重顯著高于CON組,且在注射STZ2周后開始有下降趨勢(shì)牍陌,明顯低于組織采樣前的CON組(圖8a)擎浴。
2. STZ誘導(dǎo)1周后DCM組血糖開始升高,整個(gè)建模過程中血糖水平始終高于CON組(圖8b)毒涧。
3. 超聲心動(dòng)圖顯示贮预,與CON組比較,DCM組EF%契讲、FS%明顯降低仿吞, LVIDs明顯升高。此外怀泊,兩組間LVIDd略有差異(圖8c-h)茫藏。
4.與CON組相比误趴,DCM組按體重標(biāo)準(zhǔn)化的心臟重量(HW/BW)和按脛骨長度標(biāo)準(zhǔn)化的心臟重量(HW/TL)均顯著增加(P < 0.05霹琼,圖8i, j)。
八、DCM大鼠Hub MitoDEGs表達(dá)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
1. 使用qRT-PCR檢測(cè)枣申,與CON組相比售葡,DCM組Pdk4、Hmgcs2忠藤、Decr1的表達(dá)顯著升高挟伙,而Ivd在DCM組的表達(dá)則顯著降低 (上圖8k)。
2. 通過蛋白質(zhì)免疫印跡和免疫組化進(jìn)一步驗(yàn)證顯示模孩,Pdk4尖阔、Hmgcs2、Decr1榨咐、Ivd蛋白表達(dá)水平與mRNA表達(dá)水平一致 (上圖8l-n)介却。
九. Hub MitoDEGs與心功能的關(guān)系
1. 進(jìn)一步分析在DCM組和CON組中表達(dá)差異明顯的四種hub MitoDEGs (Pdk4、Hmgcs2块茁、Decr1和Ivd)與EF%齿坷、FS%和LVIDs的相關(guān)性。
2. Pdk4的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著正相關(guān)数焊,但與LVIDs呈極顯著負(fù)相關(guān);
Hmgcs2 永淌、Decr1的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著正相關(guān);
lvd的PCR循環(huán)數(shù)與EF%和FS%呈極顯著負(fù)相關(guān),但與LVIDs呈極顯著正相關(guān) (圖8o)佩耳。
總體上遂蛀,表達(dá)上調(diào)的Pdk4、Hmgcs2干厚、Decr1和表達(dá)下調(diào)的DCM心肌組織中的Ivd與心功能降低高度相關(guān)答恶。
研究總結(jié):
本研究首次應(yīng)用線粒體蛋白質(zhì)組學(xué)權(quán)威數(shù)據(jù)庫MitoCarta 3.0獲取線粒體相關(guān)基因,通過綜合生物信息學(xué)分析萍诱,確定了DCM和CON之間線粒體相關(guān)基因和免疫細(xì)胞浸潤的差異悬嗓;首次發(fā)現(xiàn)線粒體代謝與免疫微環(huán)境的相互作用,另外裕坊,4個(gè)樞紐基因Pdk4包竹、Hmgcs2、Decr1籍凝、Ivd的篩選和驗(yàn)證為深入探索DCM免疫代謝和探索醫(yī)學(xué)干預(yù)的新靶點(diǎn)提供了新的思路周瞎。